الروبوتات

الروبوتات هي مجال متعدد التخصصات يقع على تقاطع العلوم والهندسة والتكنولوجيا، وهو مكرس لتصميم وبناء وتشغيل وتطبيق الروبوتات. تم تصميم هذه الآلات لأتمتة المهام أو مساعدة البشر أو تنفيذ الإجراءات في البيئات التي يتعذر الوصول إليها أو الخطرة على الأشخاص. في السنوات الأخيرة، أدى دمج الذكاء الاصطناعي (AI) و تعلم الآلة (ML) إلى توسيع قدرات الروبوتات بشكل كبير، وتحويلها من آلات مبرمجة بسيطة إلى أنظمة ذكية يمكنها الإدراك والاستنتاج والتصرف بشكل مستقل.

دور الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر في الروبوتات

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات يمكّن الآلات من أداء المهام بمستوى من الذكاء والقدرة على التكيف لم يكن من الممكن تحقيقه من قبل. تسمح خوارزميات تعلم الآلة (ML) للروبوتات بالتعلم من التجربة، وتحسين أدائها بمرور الوقت من خلال التدريب، والتعامل مع الاختلافات في مهامها وبيئاتها. أحد المكونات الرئيسية لهذا الذكاء هو الرؤية الحاسوبية (CV)، والتي تمنح الروبوتات القدرة على "رؤية" وتفسير محيطها.

باستخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار الأخرى، تلتقط الروبوتات بيانات مرئية، تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة نماذج التعلم العميق لأداء مهام إدراكية مختلفة. وتشمل هذه:

• اكتشاف الكائنات: تحديد وتحديد مواقع كائنات معينة داخل مجال رؤية الروبوت، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة والتفاعل. تم تصميم نماذج مثل Ultralytics YOLOv8 لأداء هذه المهمة بسرعة عالية و دقة، مما يجعلها مثالية لتطبيقات الروبوتات الديناميكية.
• تجزئة الصور (Image Segmentation): تمييز الكائنات عن الخلفية على مستوى البكسل، وهو أمر ضروري للتلاعب والتفاعل الدقيق. يمكن أن يشمل ذلك تجزئة مثيلية (instance segmentation) أو تجزئة بانوبتيكية (panoptic segmentation).
• تقدير الوضعية (Pose Estimation): تحديد موضع واتجاه الكائنات أو البشر، وهو أمر حيوي للتعاون الآمن بين الإنسان والروبوت ومهام مثل التجميع.

تتيح هذه القدرات في مجال رؤية الكمبيوتر، والتي غالبًا ما يتم تشغيلها بواسطة أطر عمل مثل PyTorch و TensorFlow، للروبوت التنقل في غرفة مزدحمة، أو التقاط عنصر معين، أو حتى مراقبة الحقول الزراعية. تعد جمعية IEEE للروبوتات والأتمتة منظمة رائدة تعمل على تطوير الابتكار في هذا المجال.

تطبيقات واقعية

يتضح تأثير الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك التصنيع والأنظمة المستقلة.

1. التصنيع والأتمتة الصناعية: في التصنيع الذكي، تقوم الروبوتات بتنفيذ مجموعة واسعة من المهام، من اللحام والطلاء إلى التجميع والتعبئة. يمكن لـ الروبوتات المزودة برؤية فحص المنتجات بحثًا عن العيوب في الوقت الفعلي، مما يضمن معايير أعلى لمراقبة الجودة من الفحص اليدوي. يؤدي هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في التصنيع إلى تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء وزيادة السلامة في مكان العمل عن طريق أتمتة الوظائف الخطرة. يقدم الاتحاد الدولي للروبوتات (IFR) إحصائيات وتحليلات حول سوق الروبوتات الصناعية العالمي.

2. المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار: المركبات ذاتية القيادة، مثل السيارات ذاتية القيادة من شركات مثل Waymo، هي في الأساس روبوتات متطورة. إنها تستخدم مجموعة من المستشعرات، بما في ذلك الكاميرات والليدار (LiDAR) والرادار، لبناء نموذج شامل لبيئتها. تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لاتخاذ قرارات قيادة مهمة. وبالمثل، تُستخدم الطائرات بدون طيار المزودة بنماذج رؤية حاسوبية (CV) في تطبيقات تتراوح من المراقبة الزراعية وفحص البنية التحتية إلى عمليات البحث والإنقاذ.

الروبوتات مقابل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)

من الأهمية بمكان التمييز بين الروبوتات و أتمتة العمليات الروبوتية (RPA). تتضمن الروبوتات روبوتات مادية - أجهزة تتفاعل مع العالم المادي. تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، على العكس من ذلك، برامج "bots" لأتمتة المهام الرقمية والمتكررة والقائمة على القواعد على أنظمة الكمبيوتر، مثل إدخال البيانات أو معالجة المعاملات، دون أي تجسيد مادي أو تفاعل. في حين أن كلاهما يهدف إلى أتمتة العمليات، فإن الروبوتات تعمل في العالم المادي وتعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) في العالم الرقمي.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

على الرغم من التقدم الكبير منذ ظهور أول روبوت صناعي، لا تزال هناك تحديات. يعد التشغيل الموثوق به في البيئات غير المنظمة والتي لا يمكن التنبؤ بها، وإدارة المتطلبات الحسابية لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي (زمن انتقال الاستدلال)، وضمان السلامة في الذكاء الاصطناعي، و جمع البيانات بكفاءة مجالات بحث مستمرة. يشير المستقبل إلى روبوتات مستقلة وتعاونية وذكية بشكل متزايد، مدعومة بالتطورات في الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار وقدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة، مما يزيد من طمس الخطوط الفاصلة بين العالمين الرقمي والمادي، مع شركات مثل Boston Dynamics التي تدفع الحدود. سيظل التقدم المستمر في مجالات مثل التعلم الموحد و التعلم المعزز أمرًا أساسيًا لإطلاق الجيل التالي من القدرات الروبوتية.